Deep learning 拥有数千张图像的新数据集的基本事实

我正在处理一个数据集，其中包含数千张没有用于分割的基本事实的图像。我查看了诸如“给我贴标签”之类的在线工具，但一张照片花费的时间太多，我有数千张照片。有更好的方法吗？

您可以使用一些顶级模型，如ResNet/Segnet来创建基本事实，甚至可以满足您的目的

我发现这些github回购协议是最可靠、最易于使用的

赛格网：

ResNet：

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请注意，所有这些模型都包含一些错误。因此，由yo决定这些错误是否严重到足以危及您的工作

您可以从现有模型（例如）开始，然后手动优化这些结果。